바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 김성민 기자

암조직에서 인공지능(AI) 기반의 바이오마커가 환자의 PD-1, PD-L1 등 면역관문억제제 반응률을 예측하는 바이오마커가 될 수 있을까?

암 환자의 면역항암제 반응률을 정확하게 예측하기 위해서는 현재 사용되는 불완전한 PD-L1 바이오마커에서 나아가, 종양 조직 안에서 면역세포 분포를 분석하는 접근법이 필요하다. 로슈 제넨텍과 아스트라제네카 등 PD-(L)1 약물을 개발하는 빅파마는, 최근 여러 암종에 걸쳐 종양내 면역세포가 분포한 정도와 환자의 예후 사이의 관련성을 가진다는 점에 강조하고 있다. 그러나 지금까지 병리학자가 염색한 조직을 눈으로 구분해 종양내 면역세포 분석했으며, 객관적으로 값을 도출하는 방법은 없었다.

그런면에서 루닛의 다른 접근법에 주목된다. 루닛은 지난달 열린 ASCO에서 회사가 자체 개발한 조직 분석 시스템인 ‘루닛 스코프(Lunit Scope)’로 종양침윤림프구(TIL) 분포를 3가지 면역학적 표현형으로 분류한 결과와 실제 면역항암제 치료를 받은 환자의 예후 사이 연관성을 가진다는 것을 입증한 바 있다. 종양내 TIL이 많은 환자에게서 무진행생존기간(PFS)이 길었으며, 흥미로운 데이터로 PFS가 짧은 환자의 케이스에서 AI 바이오마커 분석에서 조직의 면역형이 면역결핍 형태로 바뀌는 패턴이 보였다.

이어 22~24일까지 열린 AACR 2020에서 루닛 스코프로 암조직의 종양미세환경(TME)을 나눈 AI 바이오마커와 유전체 데이터와 연관성을 분석, AI 바이오마커의 유효성을 입증한 데이터를 발표했다. 더불어 전사체 분석 결과에서 면역을 억제하는 치료 타깃에 대한 단서도 엿볼 수 있었다. 이번 연구는 루닛과 미국 노스웨스턴 메디슨(Northwestern Medicine)과 삼성서울병원 연구팀이 공동으로 진행했다.

이번 결과에 대해 서범석 루닛 대표는 “병리 데이터를 활용해 AI 바이오마커 개발 가능성을 다시 한번 입증한 연구”라며 “AI로 분석 및 분류한 면역 형상 정보를 유전체 데이터와 비교해 AI 기반 분류의 유효성을 증명해낸 것”이라고 의미를 설명했다....